Perda

term_id: loss

Category: training_techniques

Definition

As funções de perda, também conhecidas como funções de custo, medem o quão bem as previsões de um modelo de aprendizado de máquina correspondem à verdade fundamental durante o treinamento. O objetivo do algoritmo de otimização é minimizar esse valor.

Summary

Um valor numérico que quantifica o erro entre as previsões de um modelo e os valores alvo reais.

Key Concepts

  • Função de Custo
  • Otimização
  • Descida do Gradiente
  • Métrica de Erro

Use Cases

  • Treinamento de classificadores de imagens
  • Otimização de modelos de regressão
  • Avaliação da convergência do modelo

Code Example

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import torch.nn as nn
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
loss = criterion(outputs, targets)

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